SLAM이란?

📘 1장. SLAM이란? 

동시에 길을 찾고 지도를 그리는 기술

 

📘 1.1. SLAM의 정의: 동시에 길을 찾고 지도를 그리는 기술

SLAM이란 무엇인가?

SLAM은 Simultaneous Localization and Mapping, 즉 동시적 위치 추정 및 지도 작성의 약자입니다. 이름에서 알 수 있듯이, SLAM은 로봇이나 기계가 스스로 현재 위치를 파악하면서 동시에 주변 환경의 지도를 만들어 나가는 기술을 의미합니다.

이러한 기술은 로봇이 사람처럼 스스로 탐색하고 판단하며 움직이기 위한 핵심 능력입니다. 주변의 도움(GPS 등) 없이 자신만의 센서만으로 실시간 위치 파악과 공간 이해를 동시에 수행해야 하기 때문입니다.

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SLAM이 필요한 이유

스마트폰의 GPS 기능은 야외에서는 매우 유용하지만, 실내에서는 신호가 약해 위치를 정확히 파악하지 못합니다. 지하 주차장, 대형 쇼핑몰, 복잡한 공장 내부 같은 환경에서는 외부 신호 없이 스스로 길을 찾는 능력이 필수입니다. 이러한 상황에서 SLAM은 자율적인 이동과 인식의 중심 기술로 사용됩니다.

📌 그림 1-1: GPS와 SLAM 비교 도식 – GPS는 위성 신호에 의존, SLAM은 센서를 활용해 내부 지도를 만듦

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SLAM의 원리 요약

SLAM은 두 가지 주요 기능을 동시에 수행합니다:

1. Localization (위치 추정) – "나는 어디에 있는가?"
2. Mapping (지도 작성) – "내 주변은 어떤 구조로 되어 있는가?"

이 두 기능은 서로에게 의존적입니다. 정확한 위치를 알아야 정확한 지도를 그릴 수 있고, 반대로 지도 없이는 위치도 잘 알 수 없습니다.

📌 그림 1-2: SLAM의 구성도 - 센서 입력 → 특징 추출 → 위치 추정 → 지도 업데이트 → Loop Closure

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SLAM의 실제 활용 예시

SLAM은 이미 다양한 분야에서 핵심 기술로 활용되고 있습니다.

① 로봇청소기

SLAM 기반 로봇청소기는 집 구조를 인식하고 구역별로 경로를 최적화해 청소합니다.

② 자율주행 자동차

도로 위에서 차량은 끊임없이 자기 위치와 주변 상황을 파악해야 하며, 이때 SLAM이 핵심적으로 활용됩니다.

③ AR/VR 기술

스마트폰이나 AR 글래스는 카메라를 통해 환경을 인식하고 가상의 객체를 현실에 고정시킵니다.

④ 드론

SLAM은 드론이 복잡한 실내 또는 GPS가 없는 환경에서 자율 비행할 수 있게 해줍니다.

📌 그림 1-3: SLAM 기술이 적용된 실제 제품 사진 (로봇청소기, 자율주행차, AR 글래스, 드론)

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SLAM의 핵심 구성요소

구성 요소	설명
센서 입력	카메라, 라이다, IMU 등을 사용하여 환경 정보를 수집
특징 추출 및 매칭	영상 또는 신호에서 특징점을 추출하고 프레임 간 비교
위치 추정	현재 위치(Pose)를 수학적으로 계산
지도 업데이트	이전 프레임과 현재 정보를 바탕으로 맵에 정보 추가
루프 클로저	이미 지나간 경로를 다시 인식하여 전체 지도를 보정

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SLAM 기술의 진화와 미래

SLAM은 1980년대부터 연구되었으며, 현재는 Visual SLAM, Deep SLAM, LiDAR SLAM 등 다양한 형태로 발전하고 있습니다. 이 기술은 앞으로 로봇 자동화, 스마트팩토리, 실내 자율주행, XR(확장현실) 등에서 더욱 활발히 쓰일 것입니다.

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이 책에서 다룰 내용 미리보기

이 책에서는 SLAM 기술의 기본 개념부터 수학적 기초, 구현 방법, 실제 환경에서의 응용까지 단계적으로 따라하며 배울 수 있는 구성으로 준비되어 있습니다. 초보자도 따라 할 수 있는 Python 기반의 실습과 시각 자료를 통해 SLAM의 세계를 쉽게 이해할 수 있을 것입니다.

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정리

SLAM은 단순한 기술이 아니라 ‘생각하고, 보는 기계’를 만드는 길입니다. 우리가 흔히 사용하는 스마트 디바이스와 로봇이 점점 더 똑똑해지는 이유는 바로 이러한 인식과 판단 능력을 갖춘 기술이 있기 때문입니다.